phpkafka
❶ 請問《卡夫卡短篇小說全集》哪個譯本較好。
光明出版社不錯，是葉廷芳譯的，雖然偶爾會有錯字。
最好要是葉廷芳譯的，因為他是中國最著名的研究卡夫卡的，比較如此：
此為陸增榮所譯：在這一瞬間，來往的交通從未中斷。
此為葉廷芳所譯：此時，橋上駛過一串車。
還有這句：
陸：他朋友的臉自孩提時代起他就是很熟悉的，不過朋友的外國式的絡腮鬍子並沒有將他的面部襯托出一種美感來。
葉：他那外國式的絡腮鬍子，並沒有蓋住那張我從兒時就很熟悉的臉。
相比起來，大多數人翻譯的，都很接近葉廷芳，所以說，葉廷芳譯的更有「卡夫卡式氣味」，更接近原作。
而在陸增榮譯的《判決》中，主人公叫「喬治 貝得曼」，而葉廷芳譯本中叫「格奧爾格 本得曼」所有有關研究卡夫卡的中都以「格奧爾格」。
而周新建所譯的叫《修建中國長城的時候》，葉廷芳譯的叫《萬里長城建造時》或《中國長城建造時》。
另外，趙登榮譯的也不錯。至於哪個出版社，就無所謂了，只要是正版的，葉廷芳或趙登榮所譯的，就行了。
我對卡夫卡的理解，首先我覺得，卡夫卡的作品語言簡潔明了，大多內容荒誕而細節真實，有多數以動物為題材的，但與童話不沾邊，正如余秋雨所說（《行者無疆》之《布拉格不後悔》）：「卡夫卡以認真的變形來感受荒誕。」而對他本人，我覺得他是很善良的（具體見《卡夫卡談話錄》），但是同樣，他也很憂郁。事實上，他的閃光點，諸如幽默，善良總被人忽視，而憂郁，內斂，膽小卻被人放大，他在好友馬克思 博羅德眼裡，是個幽默，常常大笑，也懂得如何逗人笑的人，他真實的一面，在《卡夫卡談話錄》里可以見到。
❷ kafka procerdata 沒有
你應該和我看的同一個版本的kafka文檔，你查一下procer.send的接收參數就知道了，我的是KeyedMessage類和List<KeyedMessage>，procerdata已經沒了
❸ 與kafka是否能夠直接跟mq對接
redis只是提供一個高性能的、原子操作的分布式隊列實現。具體的業務還是得版需要你自己定製。你的權需求實際上是一個變形的生產者-消費者實現。對於此類需求，主要是將請求和實際的處理過程解耦，一般都是採取非同步的方式來通知請求方，這跟用不用redis其實沒有多大的關系。一般的實現方法是你需要將用戶的請求封裝成一個Task，然後將這個Task再push到redis隊列，然後後端的worker.php完全可以多進程、多線程的並發處理Task並將處理結果回調給請求方。這里唯一麻煩點的就是這個Task的設計，需要能夠包含請求信息(請求內容，請求方標識等等).
❹ thinkphp，kafka，hbase，spark之間的通訊機制怎麼來實現
thinkphp，kafka，hbase，spark之間的通訊機制怎麼來實現
Spark 有自己的 Kafka connector 用於從Kafka讀出讀入數據。內 Spark 到 Hbase 很多容人就用一個foreach operator來寫數據。
❺ thinkphp，kafka，hbase，spark之間的通訊機制怎麼來實現
Spark 有自己的 Kafka connector 用於從Kafka讀出讀入數據。
Spark 到 Hbase 很多人就用一個foreach operator來寫數據。
❻ 卡夫卡· 城堡 讀後感
《城堡》是卡夫卡最具特色，最重要的長篇小說：土地測量員K受命赴某城堡上任，不料卻受阻於城堡大門外，於是主人公K同城堡當局圍繞能否進入城堡之事展開了持久煩瑣的拉鋸戰。城堡就位於眼前一座小山上，可它可望不可即；它是那樣冷漠、威嚴，像一頭巨獸俯視著K；它代表了一個龐大的官僚機構，那兒等級森嚴，有數不盡的部門和數不盡的官吏，可又有數不盡的文書塵封在那裡，長年累月無人過目，得不到處理。面 對這座強大的城堡，K很無奈，直到最後也沒有進入城堡，也沒見到城堡當權者。 本書自始至終籠罩著一種神秘的、夢魘般的氣氛；寓意深刻，令人回味無窮。
城堡是個明顯的暗喻,大家對這一點似乎沒什麼意見,但他具體代表什麼?它可以代表當時的主流社會,卡夫卡生活在布拉格,他踏不進捷克人的圈子,因為他說德語,他融不進日爾曼文化,因為他是猶太人,所以他註定難以融入主流社會,而他被認為是卡夫卡的城堡順理成章;它可以代表在當時信仰根基已有所撼動的宗教世界,人民拚命在追求它光芒四射的榮耀和心靈的庇護時發現,它始終離我們有那麼一段不可逾越的距離;它也可以是正義,真理的化身,處心積慮的追逐卻發現那是個沒有入口的房間;甚至,它或許可以代表卡夫卡那封建家長作風的父親或者兩度訂婚卻不能理解他的未婚妻.對卡夫卡來說,他們也是渴望進入卻不能遂願的城堡.更加開闊一點理解,城堡是否可以象徵人們一切的渴望和追求,是人們一切行為的目標和動力?比如幸福,比如財富,比如智慧.
卡夫卡的不尋常之處是他深切感受到世界的荒謬性，他的作品的一個重要價值是揭示了現實的異化和存在的尷尬，試圖用另一套敘述方式與技巧來展示我們人性內部的黑暗王國。卡夫卡從小就感到世界的陌生，他始終都不接受這個世界，他認為這個世界不過是上帝的一個「惡劣情緒」而已，而我們都「誤入了其中」。因此他的全部文學活動就是對這個世界的巨大質疑。重新審察這個世界成了他終生的使命，越到晚年他越感到緊迫。
卡夫卡帶著曖昧的身份幽閉在自己的小世界裡，關注一些更重要的事情，比如個體在一個異質的世界面前的孤獨、不適與絕望。卡夫卡性格敏感、怯懦、孤僻，神經質的卡夫卡根本承受不了存在的壓力，常年生活在恐懼、恥辱和負罪感中。卡夫卡的作品大多氣氛陰郁、神秘，情節離奇荒誕，強調了人與人之間的隔絕、陌生、不可理解，無所不在的人的異化成了他著意闡發的一大主題。《城堡》中，他把這種人生的荒誕感發揮到了極致。
這里有一個集合了一些評論家寫的關於《城堡》的書評，可以參考一下。
http://www.yue.org/viewthread.php?tid=8398&extra=&page=1
❼ 大型的 PHP應用 通常使用什麼應用做 消息隊列 的
一、消息隊列概述
消息隊列中間件是分布式系統中重要的組件，主要解決應用耦合，非同步消息，流量削鋒等問題。實現高性能，高可用，可伸縮和最終一致性架構。是大型分布式系統不可缺少的中間件。
目前在生產環境，使用較多的消息隊列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。
二、消息隊列應用場景
以下介紹消息隊列在實際應用中常用的使用場景。非同步處理，應用解耦，流量削鋒和消息通訊四個場景。
2.1非同步處理
場景說明：用戶注冊後，需要發注冊郵件和注冊簡訊。傳統的做法有兩種1.串列的方式；2.並行方式。
（1）串列方式：將注冊信息寫入資料庫成功後，發送注冊郵件，再發送注冊簡訊。以上三個任務全部完成後，返回給客戶端。（架構KKQ：466097527，歡迎加入）
（2）並行方式：將注冊信息寫入資料庫成功後，發送注冊郵件的同時，發送注冊簡訊。以上三個任務完成後，返回給客戶端。與串列的差別是，並行的方式可以提高處理的時間。
假設三個業務節點每個使用50毫秒鍾，不考慮網路等其他開銷，則串列方式的時間是150毫秒，並行的時間可能是100毫秒。
因為CPU在單位時間內處理的請求數是一定的，假設CPU1秒內吞吐量是100次。則串列方式1秒內CPU可處理的請求量是7次（1000/150）。並行方式處理的請求量是10次（1000/100）。
小結：如以上案例描述，傳統的方式系統的性能（並發量，吞吐量，響應時間）會有瓶頸。如何解決這個問題呢？
引入消息隊列，將不是必須的業務邏輯，非同步處理。改造後的架構如下：
按照以上約定，用戶的響應時間相當於是注冊信息寫入資料庫的時間，也就是50毫秒。注冊郵件，發送簡訊寫入消息隊列後，直接返回，因此寫入消息隊列的速度很快，基本可以忽略，因此用戶的響應時間可能是50毫秒。因此架構改變後，系統的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串列提高了3倍，比並行提高了兩倍。
2.2應用解耦
場景說明：用戶下單後，訂單系統需要通知庫存系統。傳統的做法是，訂單系統調用庫存系統的介面。如下圖：
傳統模式的缺點：
1） 假如庫存系統無法訪問，則訂單減庫存將失敗，從而導致訂單失敗；
2） 訂單系統與庫存系統耦合；
如何解決以上問題呢？引入應用消息隊列後的方案，如下圖：
訂單系統：用戶下單後，訂單系統完成持久化處理，將消息寫入消息隊列，返回用戶訂單下單成功。
庫存系統：訂閱下單的消息，採用拉/推的方式，獲取下單信息，庫存系統根據下單信息，進行庫存操作。
假如：在下單時庫存系統不能正常使用。也不影響正常下單，因為下單後，訂單系統寫入消息隊列就不再關心其他的後續操作了。實現訂單系統與庫存系統的應用解耦。
2.3流量削鋒
流量削鋒也是消息隊列中的常用場景，一般在秒殺或團搶活動中使用廣泛。
應用場景：秒殺活動，一般會因為流量過大，導致流量暴增，應用掛掉。為解決這個問題，一般需要在應用前端加入消息隊列。
可以控制活動的人數；
可以緩解短時間內高流量壓垮應用；
用戶的請求，伺服器接收後，首先寫入消息隊列。假如消息隊列長度超過最大數量，則直接拋棄用戶請求或跳轉到錯誤頁面；
秒殺業務根據消息隊列中的請求信息，再做後續處理。
2.4日誌處理
日誌處理是指將消息隊列用在日誌處理中，比如Kafka的應用，解決大量日誌傳輸的問題。架構簡化如下：
日誌採集客戶端，負責日誌數據採集，定時寫受寫入Kafka隊列；
Kafka消息隊列，負責日誌數據的接收，存儲和轉發；
日誌處理應用：訂閱並消費kafka隊列中的日誌數據；
以下是新浪kafka日誌處理應用案例：
(1)Kafka：接收用戶日誌的消息隊列。
(2)Logstash：做日誌解析，統一成JSON輸出給Elasticsearch。
(3)Elasticsearch：實時日誌分析服務的核心技術，一個schemaless，實時的數據存儲服務，通過index組織數據，兼具強大的搜索和統計功能。
(4)Kibana：基於Elasticsearch的數據可視化組件，超強的數據可視化能力是眾多公司選擇ELK stack的重要原因。
2.5消息通訊
消息通訊是指，消息隊列一般都內置了高效的通信機制，因此也可以用在純的消息通訊。比如實現點對點消息隊列，或者聊天室等。
點對點通訊：
客戶端A和客戶端B使用同一隊列，進行消息通訊。
聊天室通訊：
客戶端A，客戶端B，客戶端N訂閱同一主題，進行消息發布和接收。實現類似聊天室效果。
以上實際是消息隊列的兩種消息模式，點對點或發布訂閱模式。模型為示意圖，供參考。
三、消息中間件示例
3.1電商系統
消息隊列採用高可用，可持久化的消息中間件。比如Active MQ，Rabbit MQ，Rocket Mq。（1）應用將主幹邏輯處理完成後，寫入消息隊列。消息發送是否成功可以開啟消息的確認模式。（消息隊列返回消息接收成功狀態後，應用再返回，這樣保障消息的完整性）
（2）擴展流程（發簡訊，配送處理）訂閱隊列消息。採用推或拉的方式獲取消息並處理。
（3）消息將應用解耦的同時，帶來了數據一致性問題，可以採用最終一致性方式解決。比如主數據寫入資料庫，擴展應用根據消息隊列，並結合資料庫方式實現基於消息隊列的後續處理。
3.2日誌收集系統
分為Zookeeper注冊中心，日誌收集客戶端，Kafka集群和Storm集群（OtherApp）四部分組成。
Zookeeper注冊中心，提出負載均衡和地址查找服務；
日誌收集客戶端，用於採集應用系統的日誌，並將數據推送到kafka隊列；
四、JMS消息服務
講消息隊列就不得不提JMS 。JMS（Java Message Service,Java消息服務）API是一個消息服務的標准/規范，允許應用程序組件基於JavaEE平台創建、發送、接收和讀取消息。它使分布式通信耦合度更低，消息服務更加可靠以及非同步性。
在EJB架構中，有消息bean可以無縫的與JM消息服務集成。在J2EE架構模式中，有消息服務者模式，用於實現消息與應用直接的解耦。
4.1消息模型
在JMS標准中，有兩種消息模型P2P（Point to Point）,Publish/Subscribe(Pub/Sub)。
4.1.1 P2P模式
P2P模式包含三個角色：消息隊列（Queue），發送者(Sender)，接收者(Receiver)。每個消息都被發送到一個特定的隊列，接收者從隊列中獲取消息。隊列保留著消息，直到他們被消費或超時。
P2P的特點
每個消息只有一個消費者（Consumer）(即一旦被消費，消息就不再在消息隊列中)
發送者和接收者之間在時間上沒有依賴性，也就是說當發送者發送了消息之後，不管接收者有沒有正在運行，它不會影響到消息被發送到隊列
接收者在成功接收消息之後需向隊列應答成功
如果希望發送的每個消息都會被成功處理的話，那麼需要P2P模式。（架構KKQ：466097527，歡迎加入）
4.1.2 Pub/sub模式
包含三個角色主題（Topic），發布者（Publisher），訂閱者（Subscriber） 。多個發布者將消息發送到Topic,系統將這些消息傳遞給多個訂閱者。
Pub/Sub的特點
每個消息可以有多個消費者
發布者和訂閱者之間有時間上的依賴性。針對某個主題（Topic）的訂閱者，它必須創建一個訂閱者之後，才能消費發布者的消息。
為了消費消息，訂閱者必須保持運行的狀態。
為了緩和這樣嚴格的時間相關性，JMS允許訂閱者創建一個可持久化的訂閱。這樣，即使訂閱者沒有被激活（運行），它也能接收到發布者的消息。
如果希望發送的消息可以不被做任何處理、或者只被一個消息者處理、或者可以被多個消費者處理的話，那麼可以採用Pub/Sub模型。
4.2消息消費
在JMS中，消息的產生和消費都是非同步的。對於消費來說，JMS的消息者可以通過兩種方式來消費消息。
（1）同步
訂閱者或接收者通過receive方法來接收消息，receive方法在接收到消息之前（或超時之前）將一直阻塞；
（2）非同步
訂閱者或接收者可以注冊為一個消息監聽器。當消息到達之後，系統自動調用監聽器的onMessage方法。
JNDI：Java命名和目錄介面,是一種標準的Java命名系統介面。可以在網路上查找和訪問服務。通過指定一個資源名稱，該名稱對應於資料庫或命名服務中的一個記錄，同時返回資源連接建立所必須的信息。
JNDI在JMS中起到查找和訪問發送目標或消息來源的作用。（架構KKQ：466097527，歡迎加入）
4.3JMS編程模型
(1) ConnectionFactory
創建Connection對象的工廠，針對兩種不同的jms消息模型，分別有QueueConnectionFactory和TopicConnectionFactory兩種。可以通過JNDI來查找ConnectionFactory對象。
(2) Destination
Destination的意思是消息生產者的消息發送目標或者說消息消費者的消息來源。對於消息生產者來說，它的Destination是某個隊列（Queue）或某個主題（Topic）;對於消息消費者來說，它的Destination也是某個隊列或主題（即消息來源）。
所以，Destination實際上就是兩種類型的對象：Queue、Topic可以通過JNDI來查找Destination。
(3) Connection
Connection表示在客戶端和JMS系統之間建立的鏈接（對TCP/IP socket的包裝）。Connection可以產生一個或多個Session。跟ConnectionFactory一樣，Connection也有兩種類型：QueueConnection和TopicConnection。
(4) Session
Session是操作消息的介面。可以通過session創建生產者、消費者、消息等。Session提供了事務的功能。當需要使用session發送/接收多個消息時，可以將這些發送/接收動作放到一個事務中。同樣，也分QueueSession和TopicSession。
(5) 消息的生產者
消息生產者由Session創建，並用於將消息發送到Destination。同樣，消息生產者分兩種類型：QueueSender和TopicPublisher。可以調用消息生產者的方法（send或publish方法）發送消息。
(6) 消息消費者
消息消費者由Session創建，用於接收被發送到Destination的消息。兩種類型：QueueReceiver和TopicSubscriber。可分別通過session的createReceiver(Queue)或createSubscriber(Topic)來創建。當然，也可以session的creatDurableSubscriber方法來創建持久化的訂閱者。
(7) MessageListener
消息監聽器。如果注冊了消息監聽器，一旦消息到達，將自動調用監聽器的onMessage方法。EJB中的MDB（Message-Driven Bean）就是一種MessageListener。
深入學習JMS對掌握JAVA架構，EJB架構有很好的幫助，消息中間件也是大型分布式系統必須的組件。本次分享主要做全局性介紹，具體的深入需要大家學習，實踐，總結，領會。
五、常用消息隊列
一般商用的容器，比如WebLogic，JBoss，都支持JMS標准，開發上很方便。但免費的比如Tomcat，Jetty等則需要使用第三方的消息中間件。本部分內容介紹常用的消息中間件（Active MQ,Rabbit MQ，Zero MQ,Kafka）以及他們的特點。
5.1 ActiveMQ
ActiveMQ 是Apache出品，最流行的，能力強勁的開源消息匯流排。ActiveMQ 是一個完全支持JMS1.1和J2EE 1.4規范的 JMS Provider實現，盡管JMS規范出台已經是很久的事情了，但是JMS在當今的J2EE應用中間仍然扮演著特殊的地位。
ActiveMQ特性如下：
⒈ 多種語言和協議編寫客戶端。語言: Java,C,C++,C#,Ruby,Perl,Python,PHP。應用協議： OpenWire,Stomp REST,WS Notification,XMPP,AMQP
⒉ 完全支持JMS1.1和J2EE 1.4規范 （持久化，XA消息，事務)
⒊ 對spring的支持，ActiveMQ可以很容易內嵌到使用Spring的系統裡面去，而且也支持Spring2.0的特性
⒋ 通過了常見J2EE伺服器（如 Geronimo,JBoss 4,GlassFish,WebLogic)的測試，其中通過JCA 1.5 resource adaptors的配置，可以讓ActiveMQ可以自動的部署到任何兼容J2EE 1.4 商業伺服器上
⒌ 支持多種傳送協議：in-VM,TCP,SSL,NIO,UDP,JGroups,JXTA
⒍ 支持通過JDBC和journal提供高速的消息持久化
⒎ 從設計上保證了高性能的集群，客戶端-伺服器，點對點
⒏ 支持Ajax
⒐ 支持與Axis的整合
⒑ 可以很容易得調用內嵌JMS provider，進行測試
5.2 RabbitMQ
RabbitMQ是流行的開源消息隊列系統，用erlang語言開發。RabbitMQ是AMQP（高級消息隊列協議）的標准實現。支持多種客戶端，如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等，支持AJAX，持久化。用於在分布式系統中存儲轉發消息，在易用性、擴展性、高可用性等方面表現不俗。
幾個重要概念：
Broker：簡單來說就是消息隊列伺服器實體。
Exchange：消息交換機，它指定消息按什麼規則，路由到哪個隊列。
Queue：消息隊列載體，每個消息都會被投入到一個或多個隊列。
Binding：綁定，它的作用就是把exchange和queue按照路由規則綁定起來。
Routing Key：路由關鍵字，exchange根據這個關鍵字進行消息投遞。
vhost：虛擬主機，一個broker里可以開設多個vhost，用作不同用戶的許可權分離。
procer：消息生產者，就是投遞消息的程序。
consumer：消息消費者，就是接受消息的程序。
channel：消息通道，在客戶端的每個連接里，可建立多個channel，每個channel代表一個會話任務。
消息隊列的使用過程，如下：
（1）客戶端連接到消息隊列伺服器，打開一個channel。
（2）客戶端聲明一個exchange，並設置相關屬性。
（3）客戶端聲明一個queue，並設置相關屬性。
（4）客戶端使用routing key，在exchange和queue之間建立好綁定關系。
（5）客戶端投遞消息到exchange。
exchange接收到消息後，就根據消息的key和已經設置的binding，進行消息路由，將消息投遞到一個或多個隊列里。
5.3 ZeroMQ
號稱史上最快的消息隊列，它實際類似於Socket的一系列介面，他跟Socket的區別是：普通的socket是端到端的（1:1的關系），而ZMQ卻是可以N：M 的關系，人們對BSD套接字的了解較多的是點對點的連接，點對點連接需要顯式地建立連接、銷毀連接、選擇協議（TCP/UDP）和處理錯誤等，而ZMQ屏蔽了這些細節，讓你的網路編程更為簡單。ZMQ用於node與node間的通信，node可以是主機或者是進程。
引用官方的說法： 「ZMQ(以下ZeroMQ簡稱ZMQ)是一個簡單好用的傳輸層，像框架一樣的一個socket library，他使得Socket編程更加簡單、簡潔和性能更高。是一個消息處理隊列庫，可在多個線程、內核和主機盒之間彈性伸縮。ZMQ的明確目標是「成為標准網路協議棧的一部分，之後進入Linux內核」。現在還未看到它們的成功。但是，它無疑是極具前景的、並且是人們更加需要的「傳統」BSD套接字之上的一 層封裝。ZMQ讓編寫高性能網路應用程序極為簡單和有趣。」
特點是：
高性能，非持久化；
跨平台：支持Linux、Windows、OS X等。
多語言支持； C、C++、Java、.NET、Python等30多種開發語言。
可單獨部署或集成到應用中使用；
可作為Socket通信庫使用。
與RabbitMQ相比，ZMQ並不像是一個傳統意義上的消息隊列伺服器，事實上，它也根本不是一個伺服器，更像一個底層的網路通訊庫，在Socket API之上做了一層封裝，將網路通訊、進程通訊和線程通訊抽象為統一的API介面。支持「Request-Reply 「，」Publisher-Subscriber「，」Parallel Pipeline」三種基本模型和擴展模型。
ZeroMQ高性能設計要點：
1、無鎖的隊列模型
對於跨線程間的交互（用戶端和session）之間的數據交換通道pipe，採用無鎖的隊列演算法CAS；在pipe兩端注冊有非同步事件，在讀或者寫消息到pipe的時，會自動觸發讀寫事件。
2、批量處理的演算法
對於傳統的消息處理，每個消息在發送和接收的時候，都需要系統的調用，這樣對於大量的消息，系統的開銷比較大，zeroMQ對於批量的消息，進行了適應性的優化，可以批量的接收和發送消息。
3、多核下的線程綁定，無須CPU切換
區別於傳統的多線程並發模式，信號量或者臨界區， zeroMQ充分利用多核的優勢，每個核綁定運行一個工作者線程，避免多線程之間的CPU切換開銷。
5.4 Kafka
Kafka是一種高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統，它可以處理消費者規模的網站中的所有動作流數據。 這種動作（網頁瀏覽，搜索和其他用戶的行動）是在現代網路上的許多社會功能的一個關鍵因素。 這些數據通常是由於吞吐量的要求而通過處理日誌和日誌聚合來解決。 對於像Hadoop的一樣的日誌數據和離線分析系統，但又要求實時處理的限制，這是一個可行的解決方案。Kafka的目的是通過Hadoop的並行載入機制來統一線上和離線的消息處理，也是為了通過集群機來提供實時的消費。
Kafka是一種高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統，有如下特性：
通過O(1)的磁碟數據結構提供消息的持久化，這種結構對於即使數以TB的消息存儲也能夠保持長時間的穩定性能。（文件追加的方式寫入數據，過期的數據定期刪除）
高吞吐量：即使是非常普通的硬體Kafka也可以支持每秒數百萬的消息。
支持通過Kafka伺服器和消費機集群來分區消息。
支持Hadoop並行數據載入。
Kafka相關概念
Broker
Kafka集群包含一個或多個伺服器，這種伺服器被稱為broker[5]
Topic
每條發布到Kafka集群的消息都有一個類別，這個類別被稱為Topic。（物理上不同Topic的消息分開存儲，邏輯上一個Topic的消息雖然保存於一個或多個broker上但用戶只需指定消息的Topic即可生產或消費數據而不必關心數據存於何處）
Partition
Parition是物理上的概念，每個Topic包含一個或多個Partition.
Procer
負責發布消息到Kafka broker
Consumer
消息消費者，向Kafka broker讀取消息的客戶端。
Consumer Group
每個Consumer屬於一個特定的Consumer Group（可為每個Consumer指定group name，若不指定group name則屬於默認的group）。
一般應用在大數據日誌處理或對實時性（少量延遲），可靠性（少量丟數據）要求稍低的場景使用。
❽ redis也可以實現隊列，為什麼還要用rabitmq或者kafka
拋開業務場抄景談這些組件的選襲擇就是耍流氓。 負載不大，可靠性要求不高，沒有擴容需求的情況下自然都一樣，甚至就像之前說的，不用redis，就寫文件都行，往某個文件夾里寫個文件=>入隊，拿出來刪掉=>出隊
至於ack啊，分布式啊，抗壓啊等等各種問題，redis基本沒有現成解決方案，有的可以自己變通解決，有的就是解決不了，所以才會有各種各樣的專業隊列組件，有的注重速度，有的注重分布式，有的注重可靠性，他們都會試圖解決redis解決不了的一些問題。就好像你磁碟寫文件當key-value用，IO的速度自然成為瓶頸，負載能力上不去，所以才會有專業的redis來做內存的kv
❾ PHP安裝擴展，php-config出錯求解答
# ./configure --with-php-config=/usr/local/php/bin/php-config --enable-vld
出現了這來樣的源錯誤
configure: error: Cannot find php-config. Please use --with-php-config=PATH
沒有php-config指令，需要執行：
# yum install php-devel
你先updatedb
locate php-config
轉載，僅供參考。
❿ PHP 做任務隊列，現在常用的是哪個
可以用以下的其中一個，都是比較常用的：
beanstalkd ：小而美，性能高，內存
redis: 簡單的內隊列應用容
rebbitmq：老應用了，使用 erlang 開發，高並發，不過功能臃腫
kafka：分布式硬碟隊列